Inhalt

• Stufen
• Teil 1 Graduiertenstudium
• Teil 2 Erwerben Sie die erforderlichen Fähigkeiten
• Teil 3 Berufserfahrung sammeln
• Teil 4 Erfolgreiche Rekrutierung

In diesem Artikel: GraduiertenausbildungNehmen der erforderlichen FähigkeitenBringen von BerufserfahrungWiederherstellen von Einstellungen19 Referenzen

Mit der Entwicklung und der Vielzahl von Unternehmen wächst der Bedarf an Datensystemen. Wenn Sie sich leidenschaftlich für Zahlen interessieren, Probleme lösen und Ihr Wissen an andere weitergeben möchten, ist eine Karriere als Datenanalyst die perfekte Wahl für Sie. Ein Universitätsabschluss, gute analytische Fähigkeiten und wertvolle Berufserfahrung bilden die Summe der Voraussetzungen, um Ihre Karriere als Datenanalyst zu starten und erfolgreich zu sein.

Stufen

Teil 1 Graduiertenstudium

1. 
   

   
   Besorgen Sie sich eine Lizenz. Die meisten Grundberufe für Datenanalysten erfordern mindestens einen Bachelor-Abschluss in Bereichen wie Mathematik, Statistik, Wirtschaft, Marketing, Finanzen oder IT.

2. 
   

   
   Entscheiden Sie, ob ein Master-Abschluss oder eine Promotion angebracht ist. Hochrangige Datenanalystenpositionen erfordern möglicherweise einen Master-Abschluss oder eine Promotion, obwohl sie auch ein höheres Gehalt garantieren. Überlegen Sie sich bei Interesse, welche zusätzlichen Hochschulabschlüsse am besten für Ihre berufliche Karriere geeignet sind.
   • Als geeignete akademische Grade können Sie einen Master-Abschluss in Data Science oder Marketing und Marketing-Datenanalyse in Betracht ziehen.

3. 
   

   
   
   
   Registrieren Sie sich für Privatstunden. Wenn Sie der Meinung sind, dass Sie Hilfe in der Infinitesimalrechnung benötigen oder mehr über das Codieren erfahren möchten, melden Sie sich persönlich oder online für Kurse an, die Sie mit den Fähigkeiten ausrüsten, die Sie benötigen, um ein Datenanalyst zu werden.
   • Überprüfen Sie bei der Suche nach Kursen, ob eine Schule oder Universität in Ihrer Gemeinde ein Seminar veranstaltet oder Kurse in einem Bereich Ihrer Wahl anbietet. Es kann auch Schulungsworkshops in Ihrer Nähe geben, an denen Sie teilnehmen können.

Teil 2 Erwerben Sie die erforderlichen Fähigkeiten

1. 
   

   
   Meistern Sie die Algebra der Universität. Datenanalysten arbeiten ständig mit Zahlen. Sie müssen daher sicherstellen, dass Sie mit Mathematik vertraut sind. Ein gutes Verständnis der Algebra auf Hochschulniveau ist wichtig: Sie müssen in der Lage sein, verschiedene Funktionen zu interpretieren und grafisch darzustellen. Sie müssen auch in der Lage sein, reale Probleme zu lösen.
   • Es wäre auch nützlich, die Infinitesimalrechnung mit mehreren Variablen und der linearen Algebra zu beherrschen.

2. 
   

   
   
   
   Haben Sie ein gutes Verständnis der Statistik. Um ein Datenanalyst zu werden, müssen Sie in der Lage sein, die Daten zu interpretieren, und hier kommen die Statistiken ins Spiel. Beginnen Sie mit der Statistik von Gymnasien oder Universitäten, bevor Sie zu den komplexeren Informationen kommen, die für den Job benötigt werden.
   • Der Mittelwert, der Median, die Standardabweichung und der Modus (der dominierende Wert) sind Beispiele für Konzepte in der Statistik, die Sie an der High School oder an der Universität lernen sollten.
   • Gute Kenntnisse der deskriptiven und inferentiellen Statistik sind ebenfalls hilfreich.

3. 
   

   
   Schärfen Sie Ihre Programmier- und Programmierkenntnisse. Auch wenn Sie keine Programmier- oder Programmierkenntnisse benötigen, um als Datenanalyst zu beginnen, sollten Sie einen Einblick in diese Bereiche erhalten. Beginnen Sie mit dem Erlernen der Verwendung von Programmen wie Python, R und Java, bevor Sie mit anderen komplexeren Tools fortfahren.
   • Die SQL-Computersprache wird auch häufig von Datenanalysten verwendet.
   • Sie können Online-Kurse in Codierung und Programmierung belegen.

4. 
   

   
   Entwickeln Sie Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten. Sobald Ihre Daten analysiert wurden, müssen Sie in der Lage sein, mit anderen Personen zu chatten. Bereiten Sie sich darauf vor, Menschen, die nicht auf dem Gebiet sind, komplexe Informationen aus Ihrer Forschung zu erklären und Sie verständlich zu machen. Üben Sie auch, Ihre Daten visuell und praktisch darzustellen.
   • Sie sollten in der Lage sein, Ihre Daten visuell und mündlich zu kommunizieren. Verstehen Sie, wie Tools wie ggplot und matplotlib funktionieren, um Ihre Entdeckungen zu veranschaulichen.

5. 
   

   
   Machen Sie sich mit Microsoft Excel vertraut. Da das Organisieren von Daten und das Durchführen von Berechnungen zu Ihren Fähigkeiten als Datenanalyst gehört, sollten Sie Excel beherrschen. Es gibt viele Online-Videotutorials sowie kostenlose Websites, auf denen Sie alles über die beste Verwendung von Excel erfahren.

6. 
   

   
   Erfahren Sie mehr über automatisches Lernen. Auf dem Gebiet der Datenanalyse ist es wichtig, einem Computer beizubringen, wie man einen Datensatz verwendet, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Suchen Sie nach Online-Kursen, in denen Sie alles über automatisches Lernen lernen können. Hoffentlich sind einige dieser Kurse kostenlos.
   • Zum Verständnis des automatischen Lernens sind Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik erforderlich.
   • Es gibt drei Arten des automatischen Lernens: betreutes Lernen, bestärktes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen.
   • Als Beispiel für überwachtes Lernen verwenden wir den Filter im Posteingang, um als Spam identifizierten Spam zu blockieren. Wenn Netflix Serien oder Filme vorschlägt, die Sie interessieren könnten, sprechen wir von unbeaufsichtigtem Lernen. Ein automatisches Auto, das in der Lage ist, seine Umgebung zu visualisieren und sich ihr anzupassen, würde unter einem Verstärkungslernsystem arbeiten.

Teil 3 Berufserfahrung sammeln

1. 
   

   
   Suchen Sie nach Unternehmen, die Datenanalysen benötigen. Konzentrieren Sie sich bei Ihrer Jobsuche auf Unternehmen, die tendenziell mehr Datenanalysten benötigen als andere. Marketingagenturen, Technologieunternehmen und Finanzinstitute stellen in der Regel Datenanalysten ein, die damit beauftragt werden, die Daten zu interpretieren und einfacher zu erklären.
   • Sehen Sie sich die Websites der Unternehmen an, die Sie interessieren, um zu prüfen, ob sie freie Stellen haben, oder führen Sie online eine globale Suche durch. Wenn Sie jemanden kennen, der auf dem Gebiet arbeitet, fragen Sie ihn, ob er eine freie Stelle kennt.

2. 
   

   
   Bewerben Sie sich für ein Praktikum Praktika sind ein Sprungbrett zur Jobsuche in einem großen Unternehmen. Um ein Praktikum in diesem Bereich zu absolvieren, müssen Sie sich in der Regel für ein Programm anmelden, das zu einem Diplom führt, bevor Sie sich bewerben. Je nach Tätigkeitsbereich müssen Sie die Python-, R- oder SQL-Programmierung beherrschen. Das Beherrschen dieser drei Sprachen ist eine echte Bereicherung.
   • Die meisten dieser Stellenangebote sind unbezahlte Praktika oder Sommerpraktika. Bitte erkundigen Sie sich, bevor Sie sich bewerben, um alle Einzelheiten zu erfahren.

3. 
   

   
   Treten Sie einer Handelsorganisation bei. Handelsorganisationen bieten einzigartige Betriebsmittel wie Schulungsworkshops, Networking-Möglichkeiten oder Online-Hilfezentren. Es gibt mehrere auf Datenanalyse spezialisierte Organisationen wie die Französische Statistische Gesellschaft (SFdS). Führen Sie eine Online-Suche durch, um festzustellen, ob Sie sich einer von ihnen anschließen möchten.
   • Um einer Handelsorganisation beizutreten, besuchen Sie die Website des Verbandes, um mehr über die Mitgliedschaftsanforderungen zu erfahren. Möglicherweise können Sie sich kostenlos anmelden und haben nur eingeschränkten Zugriff auf verfügbare Ressourcen. Abhängig von der Höhe Ihres Abonnements gibt es normalerweise verschiedene Mitgliedschaftsstufen, die Ihnen Vorteile bieten.

4. 
   

   
   Streben Sie nach einfachen Jobs. Kernjobs vermitteln Ihnen das Wissen und die wertvolle Erfahrung, die Sie für hochrangige Jobs benötigen. Es muss auch anerkannt werden, dass selbst Grundberufe gute Löhne bieten und Unternehmen ständig nach statistischen und geschäftlichen Analysten suchen.
   • Kernberufe erfordern in der Regel einen Bachelor-Abschluss anstelle eines Master- oder Promotionsabschlusses.

Teil 4 Erfolgreiche Rekrutierung

1. 
   

   
   Schreiben Sie eine CV professionell und ein Anschreiben. Ihr Lebenslauf und Ihr Anschreiben sind der erste Eindruck, den Sie den Arbeitgebern vermitteln. Nehmen Sie sich Zeit, um Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen herauszustellen und zu zeigen, dass Sie die richtige Person für den Job sind. Wenn Sie fertig sind, lesen Sie Ihren Lebenslauf erneut, damit er keine Fehler enthält.

2. 
   

   
   Informieren Sie sich vor dem Vorstellungsgespräch über das Unternehmen. Wenn Sie sich im Voraus über das Unternehmen erkundigen, werden Sie sicher ins Büro kommen, um eine ernsthafte Diskussion über die Arbeit zu führen. Besuchen Sie die Website des Unternehmens, um mehr über die Projekte und die verwendeten Programme zu erfahren.
   • Wenn sich das Unternehmen in einem sozialen Netzwerk befindet, besuchen Sie dessen Profil, um die neuesten Veröffentlichungen zu lesen.

3. 
   

   
   Üben Sie, mögliche Fragen zu beantworten. Führen Sie eine Online-Suche nach Fragen durch, die normalerweise bei einem Vorstellungsgespräch gestellt werden. Übe dann mit einem Freund oder notiere deine Antworten, um zu sehen, ob du dich verbessern kannst.
   • Hier sind einige mögliche Fragen: "Wie sehen Sie Big Data? Oder "beschreiben Sie Probleme, auf die Datenanalysten bei ihrer Arbeit häufig stoßen. "

4. 
   

   
   Bereiten Sie sich darauf vor, Ihre technischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Je nach Position werden Sie möglicherweise aufgefordert, Ihre technischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Finden Sie heraus, welche Arten von Programmen das Unternehmen vor dem Tag des Interviews verwendet, und zeigen Sie dem Interviewer, dass Sie mit diesen Tools sehr vertraut sind.
   • Hier sind einige technische Kenntnisse, die Sie möglicherweise haben: Codieren, Programmieren oder Analysieren von Daten mit verschiedenen Ressourcen.

5. 
   

   
   Denken Sie über die Fragen nach, die Sie dem Interviewer stellen könnten. Stellen Sie am Ende des Interviews Fragen wie: "Welche Art von Projekt muss ich im Allgemeinen verwalten? Mit welchem ​​Programm visualisieren Sie die Daten am liebsten? Die Fragen zeigen Ihr Interesse an der Stelle und können Ihnen helfen, sich von anderen Bewerbern abzuheben.